import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.use('TkAgg')
#生成随机均匀分布函数
x=np.random.uniform(-3,3,size=100)
#将一维数组变为二维数组
X=x.reshape(-1,1)
#生成均匀正态分布函数
y=0.5*x**2+2+np.random.normal(0,1,size=100)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg=LinearRegression()
reg.fit(X,y)
print(reg.score(X,y))
y_predict=reg.predict(X)
plt.scatter(x,y)

plt.plot(np.sort(x),y_predict[np.argsort(x)],color='r')
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mean_squared_error(y,y_predict)
plt.show()